Hierarquia em Regras de Associação Negativas
✅ CERTO. A afirmação está correta. A técnica de hierarquia (como taxonomias ou hierarquias de conceitos) é utilizada em mineração de dados para explorar associações em diferentes níveis de abstração, com base em conhecimento prévio sobre os atributos. Isso permite a descoberta de regras de associação negativas (ex.: "cliente compra A e não compra B"), pois a hierarquia guia a busca por padrões interessantes, considerando relações entre atributos em níveis mais altos ou mais baixos de granularidade.
A mineração de dados (data mining) busca extrair padrões ocultos e úteis em grandes volumes de dados. As regras de associação são um tipo de padrão que expressa correlações entre itens. Para tornar a mineração mais eficiente e focada, utiliza-se conhecimento de domínio, como hierarquias de atributos. Por exemplo, uma hierarquia de produtos pode ajudar a identificar que "se um cliente compra eletrônicos, geralmente não compra alimentos perecíveis" – uma associação negativa que pode ser relevante para estratégias de marketing.
Portanto, a hierarquia é sim uma técnica válida para encontrar regras de associação negativas de interesse, apoiando-se no conhecimento prévio sobre os atributos do arquivo de dados.
✅ CERTO.